Versão 2.5.4#

O Sherpa AI Server 2.5.4 foi lançado.

Data de lançamento: 22 de outubro de 2026.

1. Antes de atualizar#

2. Página Inicial: acesso rápido a Chats e Assistentes#

Após o login, a nova Página Inicial apresenta links para as seções acessíveis, Chats recentes e um resumo de Assistentes e pastas de prompts. Agora é possível abrir um Chat recente ou escolher um Assistente diretamente na Página Inicial para continuar o trabalho. Novos Usuários recebem uma breve introdução. O botão "How to get started" permite abri-la novamente. Os cartões e as ações respeitam as permissões da Função e as Pastas de objetos selecionadas.

O menu lateral não limita mais a cinco os Assistentes fixados. Agora é possível organizar os Assistentes necessários com as ações "Move up" e "Move down". A Página Inicial mantém a mesma ordem, deixando os Assistentes mais usados em posições conhecidas. O administrador pode configurar os cartões pelo arquivo de aparência do cliente branding.json para adaptá-los à sua instalação.

O procedimento e os requisitos de acesso estão no guia da Página Inicial.

3. Consumo de Modelos e chamadas de ferramentas#

A Página Inicial agora mostra estatísticas de uso de Modelos em Chats e fluxos de agentes. É possível selecionar um período e consultar o próprio consumo. O acesso às estatísticas da Conta também permite ver o detalhamento por iniciador. As ferramentas mais usadas aparecem separadamente. Assim, é possível identificar de quem são as solicitações que geram o consumo e quais ferramentas são chamadas com mais frequência.

As solicitações antigas e as operações fora desses fluxos não são recalculadas integralmente. A interface indica os dados incompletos para diferenciá-los do total confirmado no período selecionado.

4. Processamento de documentos Word e PDFs grandes#

A tela Documentos e os anexos de Chats agora oferecem suporte à indexação de arquivos Word 97–2003 com extensão .doc. Os documentos carregados nesse formato antigo podem ser processados sem serem salvos antes em outro formato. Arquivos incompatíveis e falhas de conversão exibem causas diferentes, ajudando a identificar o que precisa ser corrigido antes de processá-los novamente.

Páginas e imagens grandes de PDF agora são reduzidas automaticamente antes do reconhecimento, preservando as proporções. Isso prepara esses arquivos sem reduzir suas páginas manualmente. Se o limite ainda for excedido após a redução, um erro específico será exibido.

Na tabela da tela Documentos, a coluna "Extension" agora pode ser reduzida até a largura mínima padrão. Isso libera espaço para outras colunas ao consultar a lista de arquivos. Consulte o guia de Documentos e o guia de alteração do Modelo de indexação.

5. Seleção do formato da API de embeddings#

Na tela Modelos, o formulário da instância local de um Modelo do tipo "Indexing" ou "Multimodal" agora inclui o campo "Embeddings API format". O administrador pode selecionar o formato compatível com o servidor ao qual está se conectando: OpenAI, vLLM, API v2 ou Cohere. O valor selecionado é mantido ao salvar e reabrir o formulário. Isso permite configurar a conexão com o servidor de embeddings pelo formulário e conferir qual formato será usado. Consulte o guia de alteração do Modelo de indexação.

6. Permissões para tags e ações do agente#

As configurações da Função agora incluem permissões separadas para criar, ler, alterar e excluir tags de Documentos. O administrador pode definir separadamente quais ações sobre tags são permitidas. Durante a atualização, o acesso existente é migrado das permissões de Documentos, portanto não é necessário atribuí-lo novamente apenas pela separação das permissões.

As ações do agente no menu lateral agora ficam ocultas quando faltam as permissões necessárias. Um menu aberto é fechado quando as permissões mudam. O Usuário vê as ações permitidas pelas permissões atualizadas, em vez de uma lista desatualizada de opções.

7. Instalação com Modelos externos#

O instalador agora oferece uma opção com serviços LLM e Embedding externos. O administrador informa os endereços dos serviços, define HTTP ou HTTPS para o LLM e seleciona um Modelo. O instalador salva essas configurações sem baixar imagens e Modelos locais. As atualizações mantêm o modo escolhido, portanto não é necessário substituir os serviços externos por locais para atualizar a instalação. As opções locais com GPU e CPU continuam disponíveis. Consulte o guia de instalação.

Ao usar um Modelo de indexação externo, agora é possível definir EMBED_LOCAL_MODEL_ENABLED=false nas configurações do ambiente. Depois da alteração, é necessário recriar o contêiner. Isso desativa o carregamento do Modelo local dentro do Embed quando ele não é necessário para o Modelo externo selecionado. O contêiner aiserver-embed continua necessário para processar Documentos e realizar buscas. O Modelo local permanece ativado por padrão. Consulte o guia para alterar o Modelo de indexação.

8. Retenção de backups do Sherpa AI Server e verificação da atualização#

O script de atualização do Sherpa AI Server agora permite excluir automaticamente backups antigos dos dados e das configurações do servidor. O backup de uma atualização inclui arquivos de configuração, entre eles .env e docker-compose.yml, arquivos de instalação, uma cópia do banco de dados PostgreSQL e arquivos compactados dos volumes Docker que contêm dados. Esses arquivos são necessários para restaurar os dados e as configurações do servidor se uma atualização falhar.

O administrador agora pode definir quantos backups completos mais recentes serão mantidos. Os backups antigos só são excluídos após uma atualização bem-sucedida e a verificação de que o novo backup está completo. Por padrão, todos os backups são mantidos. Antes de atualizar, o administrador deve verificar se o backup dos dados e das configurações do servidor está completo.

Também foi adicionado um diagnóstico do servidor instalado que verifica o estado dos contêineres, a disponibilidade do PostgreSQL, o espaço livre e a resposta da API. O administrador pode ativar uma solicitação para executar o diagnóstico após uma atualização bem-sucedida com SHERPA_DIAGNOSTICS_OFFER=true e verificar o resultado da atualização. No modo de Embedding externo, o diagnóstico ignora a verificação do contêiner local desse serviço. As configurações de retenção de backups e os passos do diagnóstico estão no guia de atualização.

9. Isolamento de arquivos do interpretador de código#

Durante a execução de código Python, os arquivos de sessão do interpretador agora ficam isolados do volume compartilhado do aplicativo. Sua API interna exige um token de serviço separado, e uma política de sistema Landlock restringe o acesso a arquivos. Se o Landlock não estiver disponível, o interpretador não inicia: o código não é executado sem proteção.

Antes de atualizar, o administrador deve verificar a compatibilidade do kernel e a configuração do contêiner conforme o guia de isolamento de arquivos do interpretador. Isso permite preparar o ambiente com antecedência para que o interpretador funcione com a proteção obrigatória.

As dependências vulneráveis dos componentes do servidor também foram atualizadas, e as chaves privadas compartilhadas foram removidas da distribuição. Ao instalar a distribuição atualizada, essas chaves não são mais copiadas para o servidor a partir dos arquivos atuais da distribuição.

10. Continuação da exclusão e das alterações de indexação#

Na tela Documentos, a limpeza ao excluir uma pasta foi corrigida: suas pastas aninhadas, arquivos e dados de indexação relacionados também são removidos. Se a limpeza for interrompida, agora é possível excluir a mesma pasta novamente para continuar a operação pendente. Não é necessário excluir os objetos aninhados restantes um por um.

Durante uma alteração incompleta das configurações de indexação, agora são mostrados os fragmentos salvos e uma ação para continuar. Depois de resolver a causa da falha, é possível continuar a transição. As configurações de reconhecimento são salvas separadamente das de indexação, portanto uma falha parcial não substitui os valores confirmados. Isso ajuda a concluir a alteração e permite conferir a configuração já salva.

11. Indexação de arquivos em paralelo#

Foram corrigidos conflitos durante a indexação simultânea de arquivos com o mesmo nome e na primeira indexação de uma nova Conta. Os Usuários podem processar esses arquivos em paralelo sem esses erros e bloqueios. Ao retornar a uma dimensão anterior dos embeddings, agora são usadas as configurações atuais de indexação para evitar uma configuração desatualizada.

12. Erros e repetição de ações no Chat#

Foi corrigido um erro em um fluxo de agente com Modelo externo que fazia o Agente repetir uma chamada Python que o sistema havia rejeitado por não conter código executável, sem retornar uma resposta. Agora, após duas tentativas desse tipo, a execução termina com um erro claro. O Usuário vê o motivo da interrupção em vez de esperar indefinidamente por uma resposta.

Uma segunda transcrição no mesmo Chat agora é acompanhada como uma nova execução. Isso permite acompanhar a tentativa atual de reconhecimento. Se o fluxo da resposta for interrompido ou o Modelo retornar uma resposta vazia, a execução não será mais marcada como bem-sucedida sem uma mensagem. O Usuário vê um erro e pode tentar novamente. Consulte o guia de Chat.